超大规模

Oracle数据库技术在处理超大规模海量数据方面具有突出优势，支持512 Petabyte级别的数据分区，集成了SMP、Cluster和MTS技术，能够同时支持数万个并发用户。

Oracle9i的数据仓库技术在大规模数据库管理中发挥重要作用。

Oracle9i数据分区技术利用分区技术管理大表和索引，根据业务需求将表和索引按条件分区。分区表和索引是为了在应用程序透明的情况下，按键对大型表和索引进行划分。分区是管理大型表和索引的“分而治之”方法。分区可以根据业务需求和流程，通过键对表和索引进行分区，提供可伸缩的性能。分区减少了执行许多管理操作所需的时间，通过将操作应用于更小的存储单元，提高了性能并增加了并行性能，通过包含故障提高了可用性。管理员可以为每个分区指定存储属性。

支持大量用户的技术需求包括Connection Manager、Connection Pool，以及针对新内部网络用户、新互联网用户和客户端/服务器用户的数据库支持。

GreenplumDB是一款开源大规模并行数据仓库，具备以下特性：- 基于MPP架构，实现海量数据加载和分析- 优化查询，支持大数据超高性能分析- 多态数据存储和执行，提升数据处理效率- 集成Apache MADLib，提供高级机器学习功能GreenplumDB与PostgreSQL、PostGIS等工具协同，构建一体化数据架构。

全面阐述大规模 Redis 集群的服务治理实践与探索，涵盖架构设计、监控告警、故障处理等实战经验。

阿里巴巴最新发布的 Flink 电子月刊，汇集了 Apache Flink 在国内互联网公司的大规模实践经验，以及 Flink Forward China 峰会的精彩演讲内容，为 Flink 用户提供宝贵的学习资源。

《大规模数据集的挖掘》是一本免费的数据挖掘教材，适合学习和研究使用。

大规模图数据的高效计算方法探索 多种算法详解

大规模语料驱动的新词发现算法 在大数据时代，海量文本数据为自然语言处理提供了前所未有的机遇。其中，新词发现作为一项基础性任务，对于语言理解、信息抽取等应用至关重要。本研究聚焦于如何利用大规模语料，设计高效、准确的新词发现算法。 该算法的核心思想是，从海量文本数据中自动学习词语的统计特征和语义信息，并结合语言学知识，有效识别新词。具体而言，算法主要包括以下步骤： 语料预处理: 对原始语料进行分词、去除停用词等操作，构建干净的文本数据集。 候选词提取: 基于统计指标，例如词频、互信息、左右熵等，从预处理后的语料中提取潜在的新词。 特征表示学习: 利用词向量、深度学习等技术，学习候选词的语义特征表示。 新词判定: 构建分类模型，根据候选词的特征表示，判断其是否为新词。 该算法充分利用大规模语料的优势，能够自动学习丰富的语言知识，有效提高新词发现的效率和准确率。